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论文资料搜索权威发布_论文资料搜索方法(2024年11月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

论文资料搜索

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莱克斯在一场名为《 Perplexity CEO：我们最大的障碍不是 Google，而是人们天生不擅长提问（上）》的访谈中，Perplexity 的创始人阿拉温德ⷦ–漢Œ尼瓦斯（Aravind Srinivas）分享了他对知识发现的独特见解。他认为 Perplexity 是一种“知识发现引擎”，不同于传统的搜索或答案引擎。这种创新工具不仅仅为用户提供答案，而是引导他们在获取答案后开启新的探索旅程。以下是访谈中的经典对话： 𐟎䠨Ž𑥅‹斯ⷥ𜗩‡Œ德曼（Lex Fridman）： Perplexity 既是搜索引擎，又是大语言模型。那么它是如何工作的？搜索引擎和大语言模型在提供最终结果中各自扮演什么角色？ 𐟎䠩˜🦋‰温德ⷦ–漢Œ尼瓦斯（Aravind Srinivas）： Perplexity 最适合被描述为一个答案引擎。你提出一个问题，它会给出一个答案，但与其他引擎有所不同的是，所有答案都有来源支持。这就像写学术论文一样，引用部分即来源部分，就是搜索引擎的作用所在。 𐟎䠨Ž𑥅‹斯ⷥ𜗩‡Œ德曼（Lex Fridman）：因此，明确要求像学术写作一样。你在网上找到了一些资料，并生成了连贯且易于理解的内容，同时在叙述中引用了这些资料。 𐟎䠩˜🦋‰温德ⷦ–漢Œ尼瓦斯（Aravind Srinivas）：确实如此。当我第一次写论文时，我的导师告诉我一个重要的原则：在论文中写的每一句话都应该有引用，要么引用经过同行评审的论文，要么引用你自己论文中的实验结果。除此之外的任何内容更像是个人观点。这是一个非常简单但深刻的原则，它迫使你只陈述准确的内容。 𐟎䠨Ž𑥅‹斯ⷥ𜗩‡Œ德曼（Lex Fridman）：那么，这种方法是如何应用到 Perplexity 的开发中的？ 𐟎䠩˜🦋‰温德ⷦ–漢Œ尼瓦斯（Aravind Srinivas）：我们遵循了这个原则，并自问，如何让聊天机器人更准确？答案是让它只引用在互联网上能找到的内容，并且要从多个来源找到。这种方法源于实际需求，而不是随意尝试的想法。 𐟎䠨Ž𑥅‹斯ⷥ𜗩‡Œ德曼（Lex Fridman）：这听起来像是一个非常严谨的过程。那么在开发过程中，你们遇到了哪些挑战？

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